如何用CLup管理Polardb 4008878716 services@csudata.com http://www.csudata.com 中启乘数科技 @http://www.csudata.com │中启乘数科技（杭州）有限公司 数据赋能│价值创新 关于我 《PostgreSQL修炼之道：从小工到专家》的作者，中 启乘数科技联合创始人，PostgreSQL中国用户会常委。 从 @ 专业的PostgreSQL数据库管理平台 CLup介绍CLup产品介绍 网络 clup-agent 数据库主机1 clup-agent 数据库主机2 clup-agent 数据库主机n  CLup是什么？  实现PostgreSQL/PolarDB数据库的私有云 RDS产品  PostgreSQL/PolarDB集群统一管理、统一运 维。  PostgreS 实现对PostgreSQL/PolarDB的监控管理  对PostgreSQL/PolarDB的TopSQL的管理  架构说明  有一台机器上部署的CLup管理节点，这个管 理节点提供WEB管理界面统一管理所有的 PostgreSQL/PolarDB数据库。  每台数据库主机上部署clup-agent。CLup管 理节点通过clup-agent来管理这台机器上的 PostgreSQL/PolarDB数据库。

© XXX Page 1 of 24 Curve文件系统元数据管理（已实现）© XXX Page 2 of 24 1. 2. 3. 4. Inode 1、设计一个分布式文件系统需要考虑的点： 2、其他文件系统的调研总结 3、各内存结构体 4、curve文件系统的元数据内存组织 4.1 inode定义： 4.2 dentry的定义： 4.3 内存组织 5 元数据分片 元数据持久化在单独的元数据服务器上？在磁盘上？在volume上？ inode+dentry方式？当前curve块存储的kv方式？ 是否有单独的元数据管理服务器？ 2、其他文件系统的调研总结 fs 中心化元数据 内存namespace元数据 内存空间分配元数据 元数据持久化 元数据扩展 小文件优化 空间管理单位 数据持久化 其他© XXX Page 3 of 24 moosefs（mfs） 有元数据服务器 全内存 fsnode + name) segment kv → hashtable(key inode + offset) etcd 差 块设备，最小10GB segment + chunk raft 块设备的元数据管理 cephfs 3、各内存结构体 时间复杂度 空间复杂度 特点 可用实现 Btree 一个节点上保存多条数据，减少树的层次(4~5层)，

Istio 流量管理原理与协议扩展 赵化冰 赵化冰 腾讯云 服务网格团队 https://zhaohuabing.com Service Mesh Service Mesh Layer 处理服务间通信（主要是七层通信）的云原生基础设施层： Service Mesh 将各个服务中原来使用 SDK 实现的七层通信相关功能抽象 出来，使用一个专用层次来实现，Service Mesh 对应用透明，因此应用 断路器、故障注入 可观察性：遥测数据、调用跟踪、服务拓扑 通信安全： 服务身份认证、访问鉴权、通信加密 Proxy Application Layer Service 1 Istio 流量管理 – 概览 • 控制面下发流量规则： Pilot • 数据面标准协议：xDS • 集群内Pod流量出入： Sidecar Proxy • 集群外部流量入口：Ingress Gateway • 集群外部流量出口：Egress Retries • Circuit breaker • Routing • Auth • Telemetry collecting 外部流量出口 外部流量入口 Pilot 2 Istio 流量管理 – 控制面 两类数据： q 服务数据（Mesh 中有哪些服务？缺省路由） v Service Registry § Kubernetes：原生支持 § Consul、Eureka 等其他服务注册表：MCP

Apache APISIX借助ServiceMesh 实现统一技术栈的全流量管理 金卫（API7 解决方案架构师） • 支流科技 - 解决方案架构师 • Apache APISIX PMC • Apache APISIX Ingress Controller Founder • Apache skywalking committer • Github: https://github.com/gxthrj 将通用能力下沉  应用专注于业务逻辑  注册发现  流量管理  可观测性  安全防护 服务网格的痛点  方案众多，各有缺陷  与基础设施整合成本高  性能损耗  资源的额外消耗  扩展难度高 理想的服务网格应该是什么样？ 易于扩展 理想的服务网格 业务无感知 落地成本低 动态且增量配置 安全管控 可观测 流量精细化管理 跨集群部署 性能损耗低 资源消耗低 按需下发配置 Ingress处理南北向入口流量  APISIX Service Mesh处理东西向流量  APISIX专用插件配置等通过Amesh 下发 APISIX 全流量代理的价值  节约成本  统一技术栈  统一管理  复用技术经验 未来  结合APISIX xRPC实现  原生异构多协议支持  覆盖Istio各类场景/配置  降低用户迁移成本 Apache APISIX Ingress 

构建标准可扩展的云原生应用管理平台 2 3 有奖品？ 我的工作内容？ • 构建云原生应用管理平台 @ 阿里巴巴 Kubernetes 工程师 PaaS 工程师 基础设施运维工程师 … YAML 工程师 我们是如何构建的？ PaaS Serverless Operator Platform 基于 Kubernetes 我们构建了多种多样的应用管理平台： 电商 PaaS Kubernetes 代码、应用、CICD 流水线 容器 Pod Controller 调度 Node Sidecar CNI CSI 为了更好的用户体验： 用户 期望： K8s 提供： 研发与运维人员日益增长的应用管理诉求 传统 PaaS 有限的、不可扩展的专有API 与能力 K8s 生态“无限”的应用基础设施能力 不停构建“PaaS”平台不是“银弹” 与其 基于 K8s 构建平台 不如 把 K8s 变成面向开发者的平台 Route Job Deployment 缺乏交互、复用、可移植能 力。不同重复造轮子只是适 配不同 API 如何基于 K8s ，构建出一个既用户友好，又高可扩展，还 统一、标准化的应用管理平台？ 简单的“客户端”抽象： DCL (Data Configuration Language) 对 K8s 资源进行抽象实际上就是在操纵 YAML 数据，通过 DCL 来完成相比于 CRD +

编程工具的进化 62 | AI 开发者中间件工具生态 2024 年总结 66 | AI Agent 逐渐成为 AI 应用的核心架构 68 | 谈开源大模型的技术主权问题 72 | 2024:大模型背景下知识图谱的理性回归 77 | 人工智能与处理器芯片架构 89 | 大模型生成代码的安全与质量 93 | 2024 年 AI 大模型如何影响基础软件行业中 的「开发工具与环境」 98 | 推理中心化：构建未来 本年度最活跃的开源组织 不同开源组织在 Issue 解决 和 PR 处理数量上的差异，反映了它 们在开发活跃度、社区参与度和 技术成熟度上的不同战略。 技术大厂主导的项目往往具有较 高的资源投入和社区管理效率， 而民间组织则可能更注重技术问 题的快速解决，并逐步吸引更多 的开发者参与贡献。 OpenHarmony openEuler openKylin MindSpore openGauss 种监管创新为开源模型的发展提供了稳定的政策环境，同时确保技术应用符合社会价值导向。比 如 《人工智能示范法 2.0（专家建议稿）》对于免费且已开源方式提供人工智能研发的个人和 组织给予减轻或免承担法律责任；《生成式人工智能服务管理暂行办法》 则明确了人工智能技 术的使用和合规要求，促进了开源模型在合规框架下良性发展。 变革 端上模型的兴起与隐私保护 随着小型模型的性能逐步增强，更多高级 AI 正转向在个人设备上运行。这一趋势不仅显著

13政企、创业者必读 14 DeepSeek出现之前的十大预判 之一 传统AGI发展步伐在放慢 需要寻找新方向  Scaling Law边际效应递减  人类训练数据接近枯竭  合成数据无法创造新知识  推理能力难以泛化，成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大模型发展范式正在从「预训练」转向「后训练」和「推理时计算」 模型越做越小 17  大模型进入「轻量化」时代，上车上终端，蒸馏小模型  先做得更大，然后探索能做多小政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之五 知识的质量和密度决定大模型能力  高质量数据、合成数据使模型知识密度的快速增长  大模型能以更少的参数量达到更高的性能  360联合北大研发：5%参数量逼近Deepseek-R1满血性能 18政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 多模态模态在能力变强的同时，规模正在变小 20政企、创业者必读 21 DeepSeek出现之前的十大预判 之八 智能体推动大模型快速落地  能够调用各种工具，具有行动能力  调用企业专业知识，更懂企业  将日常重复性业务流程形成Playbook，实现流程自动化  通过目标拆解，多次调用大模型以及专家模型协同，形成 慢思考能力 传统软件是辅助人的工具，Agent是能够自主工作的数字员工，是新的生产力政企、创业者必读

案、法律意见书等，提高律师工作效率。 • 智能医疗数据分析与诊断：构建智能医疗 平台，分析病历、检查报告和基因数据，帮助 医生提供更准确的诊断与治疗方案。 • 金融风险预测与管理：开发金融风险分析 工具，收集并分析市场数据，预测风险并为金 融机构提供管理建议。 • 智能文学创作辅助：为作家提供创作灵感 和文本构思，生成符合中文文学传统的故事情 节和诗句，助力突破创作瓶颈。 • 智能广告创意生成：根据产品特点和目标 高频交易数据分析：利用o3mini快速处理 高频交易数据，识别市场趋势和交易模式，为 交易者提供实时决策支持。 • 数据报告自动化生成：基于o3mini自动 生成格式化的数据报告，包括图表、表格和文 字说明，帮助管理者快速理解分析结果。 • 数据接口标准化：根据标准格式输出数据， 利用o3mini方便不同系统和平台之间的数据 共享，提升跨机构协作效率。 • 情感分析与数据解读：利用o3mini结合 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 情感分析，对数据进行深入解读，帮助市场调 研等领域理解消费者情感，优化产品和策略。 • 故事化数据呈现：借助o3mini将数据以 故事的形式呈现，增强数据的可读性和吸引力， 帮助公众理解复杂的科学和技术知识。 • 复杂数据模式识别：借助o3mini高效分 析复杂数据，帮助科学研究和工程领域发现 模式和规律，如天文学中的星系演化或地质 学中的地震数据分析。 • 多源数据融合分析：在智能交通和城市

社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问 题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景

社交媒体内容（如推文、帖子） 剧本或对话设计 文本创作 长文本摘要（论文、报告） 文本简化（降低复杂度） 多语言翻译与本地化 摘要与改写 02 01 03 文本生成 自然语言理解与分析 知识推理 知识推理 逻辑问题解答（数学、常识推 理） 因果分析（事件关联性） 语义分析 语义解析 情感分析（评论、反馈） 意图识别（客服对话、用户查询） 实体提取（人名、地点、事件） 文本分类 利用类比、反向思考等技巧拓展AI输出的可能性 巧妙结合不同领域概念，产生跨界创新 结果优化能力 分析AI输出，识别改进空间 通过迭代调整提示语，优化输出质量 设计评估标准，量化提示语效果 跨域整合能力 将专业领域知识转化为有效的提示语 利用提示语桥接不同学科和AI能力 创造跨领域的创新解决方案 系统思维 设计多步骤、多维度的提示语体系 构建提示语模板库，提高效率和一致性 开发提示语策略，应对复杂场景 设计实验性提示语，推动AI能力的进化 伦理意识 在提示语中嵌入伦理考量 设计公平、包容的AI交互模式 预防和缓解AI可能带来的负面影响 提示语设计的核心技能体系不仅涵盖了技术层面的专 业知识，更强调了认知能力、创新思维和软实力的重 要性。 这些核心技能构成了提示语设计的基础，涵盖了从问 题分析到创意生成，再到结果优化的全过程。 语境理解能力使设计者能够在复杂的社会和文化背景